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本帖最后由 愚公想改行 于 2015-2-27 08:34 编辑
1941年，第二次世界大战中，美国哥伦比亚大学统计学沃德教授(Abraham Wald)应军方要求，利用其在统计方面的专业知识来提供关于《飞机应该如何加强防护，才能降低被炮火击落的机率》的相关建议。沃德教授针对联军的轰炸机遭受攻击后的数据，进行研究后发现：机翼是最容易被击中的位置，机尾则是最少被击中的位置。沃德教授的结论是“我们应该强化机尾的防护”，而军方指挥官认为“应该加强机翼的防护，因为这是最容易被击中的位置”。
沃德教授坚持认为：（1）统计的样本，只涵盖平安返回的轰炸机；（2）被多次击中机翼的轰炸机，似乎还是能够安全返航；（3）而在机尾的位置，很少发现弹孔的原因并非真的不会中弹，而是一旦中弹，其安全返航的机率就微乎其微。军方采用了教授的建议，并且后来证实该决策是正确的，看不见的弹痕却最致命！
这个故事有两个启示：一是战死或被俘的飞行员无法发表意见，所以弹痕数据的来源本身就有严重的偏误；二是作战经验丰富的飞行员的专业意见也不一定能提升决策的质量，因为这些飞行员大多是机翼中弹机尾未中弹的幸存者。
俗语“死人不会说话”很好的解释了这种偏差的重要成因。当我们分析问题所依赖信息全部或者大部分来自于“显著的信息”，较少利用“不显著的信息”甚至彻底忽略“沉默的信息”，得到的结论与事实情况就可能存在巨大偏差。这样的例子在我们身边也有很多。
比如常言说“老婆都是别人的好”。这话有很多生理和心理层面的解释，读者可以参考渡边淳一的《男人这东西》。笔者认为还有几个跟生存者偏差相关的原因：一是你看到的别人老婆有很多，但你往往记住那些漂亮优雅贤惠的少数人，自觉不自觉的忽略大部分；二是你记住的别人老婆的样本信息并不完整，你看到的更多是淡妆华服而不是睡衣素颜、是温柔体贴而不是唠叨抱怨，而后者可能只是她老公下班回家后才看到的。
比如媒体调查“喝葡萄酒的人长寿”。一般是调查了那些长寿的老人，发现其中很多饮用葡萄酒。但还有更多经常饮用葡萄酒但不长寿的人已经死了，媒体根本不可能调查到他们。
甚至面向全部用户的公开性调查，也往往存在较大的偏差。比如互联网上要是有调查“你认为北京出租车起步价从10元提高到13元是否合理？”，看似样本是随机的，但认为“不合理”甚至愤怒的人更愿意去回答这个问题，而觉得“合理”甚至无所谓的人可能更多会忽略这个调查。
巴菲特说：“如果你是池塘里的一只鸭子，由于暴雨的缘故水面上升，你开始在水中上浮，但此时你却认为上浮的是你自己，而不是池塘里的水。” 如果你我本身就是“幸存者”的一分子，就很麻烦，因为就算成功纯属偶然，你我也可能会不自觉的发现自己与其他成功者的共同点，并将它们诠释为“成功因素”。
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发表于 2015-2-27 08:32:48
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